深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和 语音识别 等不同领域， DLI 服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和语音识别等不同领域，DLI服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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径下。该路径不能包含中文。 深度网络因子分解机-DeepFM 深度网络因子分解机，结合了因子分解机和深度神经网络对于特征表达的学习，同时学习高阶和低阶特征组合，从而达到准确地特征组合学习，进行精准推荐。单击查看深度网络因子分解机详细信息。 表4 深度网络因子分解机参数说明 参数名称

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行更新。 学习率：优化算法的参数，决定优化器在最优方向上前进步长的参数。默认0.001。 初始梯度累加和：梯度累加和用来调整学习步长。默认0.1。 ftrl：Follow The Regularized Leader 适用于处理超大规模数据的，含大量稀疏特征的在线学习的常见优化算法。

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几何类型 GaussDB (DWS)支持的几何类型请参见表1。最基本的类型：点，是其它类型的基础。 表1 几何类型 名字 存储空间 说明 表现形式 point 16字节 平面中的点 (x,y) lseg 32字节 （有限）线段 ((x1,y1),(x2,y2)) box 32字节 矩形

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几何类型 GaussDB支持的几何类型请参见表1。最基本的类型：点，是其它类型的基础。 表1 几何类型 名称 存储空间 说明 表现形式 point 16字节 平面中的点 (x,y) lseg 32字节 （有限）线段 ((x1,y1),(x2,y2)) box 32字节 矩形 ((x1

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几何类型 GaussDB支持的几何类型请参见表1。最基本的类型：点，是其它类型的基础。 表1 几何类型 名称 存储空间 说明 表现形式 point 16字节 平面中的点 (x,y) lseg 32字节 （有限）线段 ((x1,y1),(x2,y2)) box 32字节 矩形 ((x1

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几何函数 area(object) 描述：计算图形的面积。 返回类型：double precision 示例： 1 2 3 4 5 SELECT area(box '((0,0),(1,1))') AS RESULT; result -------- 1 (1 row)

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几何类型 GaussDB支持的几何类型如表1所示。最基本的类型：点，是其它类型的基础。 表1 几何类型 名称 存储空间 说明 表现形式 point 16字节 平面中的点 (x,y) lseg 32字节 （有限）线段 ((x1,y1),(x2,y2)) box 32字节 矩形 ((x1

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几何类型 GaussDB支持的几何类型请参见表1。最基本的类型：点，是其它类型的基础。 表1 几何类型 名称 存储空间 说明 表现形式 point 16字节 平面中的点 (x,y) lseg 32字节 （有限）线段 ((x1,y1),(x2,y2)) box 32字节 矩形 ((x1

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几何类型 GaussDB支持的几何类型请参见表1。最基本的类型：点，是其它类型的基础。 表1 几何类型 名称 存储空间 说明 表现形式 point 16字节 平面中的点 (x,y) lseg 32字节 （有限）线段 ((x1,y1),(x2,y2)) box 32字节 矩形 ((x1

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几何函数 area(object) 描述：计算图形的面积。 返回类型：double precision 示例： 1 2 3 4 5 SELECT area(box '((0,0),(1,1))') AS RESULT; result -------- 1 (1 row)

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几何类型 GaussDB(DWS)支持的几何类型请参见表1。最基本的类型：点，是其它类型的基础。 表1 几何类型 名字 存储空间 说明 表现形式 point 16字节 平面中的点 (x,y) lseg 32字节 （有限）线段 ((x1,y1),(x2,y2)) box 32字节 矩形

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几何类型 GaussDB支持的几何类型请参见表1。最基本的类型：点，是其它类型的基础。 表1 几何类型 名称 存储空间 说明 表现形式 point 16字节 平面中的点 (x,y) lseg 32字节 （有限）线段 ((x1,y1),(x2,y2)) box 32字节 矩形 ((x1

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梯度提升树回归 概述 “梯度提升树回归”节点用于生成回归模型，是一种基于决策树的迭代回归算法。该算法采用迭代的思想不断地构建决策树模型，每棵树都是通过梯度优化损失函数而构建，从而达到从基准值到目标值的逼近。算法思想可简单理解成：后一次模型都是针对前一次模型预测出错的情况进行修正，

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实现模型计算量满足端、边小硬件资源下的轻量化需求，模型压缩技术在特定领域场景下实现精度损失<1%。 当训练数据量很大时，深度学习模型的训练将会非常耗时。深度学习训练加速一直是学术界和工业界所关注的重要问题。 分布式训练加速需要从软硬件两方面协同来考虑，仅单一的调优手段无法达到期望

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梯度提升树分类 概述 “梯度提升树分类”节点用于生成二分类模型，是一种基于决策树的迭代分类算法。该算法采用迭代的思想不断地构建决策树模型，每棵树都是通过梯度优化损失函数而构建，从而达到从基准值到目标值的逼近。算法思想可简单理解成：后一次模型都是针对前一次模型预测出错的情况进行修正

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训练最大步数 模型训练的最大步数。 warmup_ratio 学习率热启动比例 学习率热启动参数，一开始以较小的学习率去更新参数，然后再使用预设学习率，有效避免模型震荡。 warmup_steps 学习率热启动步数 学习率热启动的过程中预设的步数。 bf16 计算精度 是否开启bf16。

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训练最大步数 模型训练的最大步数。 warmup_ratio 学习率热启动比例 学习率热启动参数，一开始以较小的学习率去更新参数，然后再使用预设学习率，有效避免模型震荡。 warmup_steps 学习率热启动步数 学习率热启动的过程中预设的步数。 bf16 计算精度 是否开启bf16。

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几何类型转换函数 box(circle) 描述：将圆转换成矩形。 返回类型：box 示例： 1 2 3 4 5 SELECT box(circle '((0,0),2.0)') AS RESULT; result

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几何类型转换函数 box(circle) 描述：将圆转换成矩形。 返回类型：box 示例： 1 2 3 4 5 SELECT box(circle '((0,0),2.0)') AS RESULT; result

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